Érzékelő a köszörűkorong-érzékelő rendszerhez

A cikk egy neurális hálózat és fuzzy logika alapú rendszer tervezésére és megvalósítására mutat rá, amely több érzékelő kimenetét egyesíti a köszörűkorong állapotának figyelésére. Feltételezhető, hogy a köszörülési eljárásoknál a folyamat állapota egyetlen köszörűkorong-élettartam alatt csak a korongvágó képesség változásának függvénye. Ez az oka annak, hogy a korongok állapotának felügyelete döntő szerepet játszik a köszörülési folyamat minden automatizált felügyeleti rendszerében.

A csiszolókorongok állapotának sikeres ellenőrzése nagymértékben függ az erre a célra használt megbízható és robusztus érzékelőktől. Emberi kezelők hiányában az érzékelőknek képesnek kell lenniük a folyamat felismerésére. rendellenességeket, és kezdeményezzen korrekciós intézkedéseket. Különféle jelek kapcsolódnak a folyamat állapotához, és különböző érzékelési és feldolgozási technikák tárgyát képezik. Ezen jelek mindegyike képes az érdeklődésre számot tartó jelenséghez kapcsolódó jellemzőt biztosítani, bár változó megbízhatósággal. Tehát a legjobb megoldás, ha a folyamat állapotáról a lehető legtöbb információt összegyűjtjük számos különböző érzékelőtől. Egy ilyen ötlet bevezetéséhez olyan intelligens érzékelőrendszert kell megvalósítani, amely az érzékelőfúziós stratégiákat testesíti meg.

Ebben a tanulmányban több érzékelővel rendelkező megfigyelő rendszert javasoltak, és ennek teljesítményét kísérletileg értékelték. Ez a rendszer magában foglalja a vibráció, az akusztikus emisszió és a köszörülési erők mérését. Ezek generálják a hasznos jeleket a köszörűkorongkopás megfigyeléséhez, de ki kell választani a legjobb jelkonfigurációt és jelfeldolgozási módszereket.

Ezt egy előrecsatolt visszacsatolású neurális hálózat végzi. A hálózat hangolása után megállapították, hogy az informatív jellemzők száma jóval kisebb, mint az eredetileg használt szolgáltatáskészlet. Ugyanez a neurális hálózat a döntéshozatali eljárásban is alkalmazható, mert egyúttal modellezni is tudja a köszörűkorong kopását. Emellett egy neurális hálózat alapú fuzzy logikai döntési rendszert tárgyalunk a köszörűkorong állapotfigyelésbe történő érzékelőintegrációhoz.

A javasolt eljárások értékeléséhez a különféle forgácsolási paraméterekkel végzett köszörülés során gyűjtött adatokat használtuk fel. A kísérletek során megfigyeltük a friss, kopott és részben kopott köszörűkorongot. Minden egyes mérőjelhez kiszámítanak néhány statisztikai és spektrális jellemzőt, amelyeket bemenetként használnak az adatkiválasztási és osztályozási eljárásokhoz.